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1、Vo1.39.No.2火力与指挥控制第39卷第2期Feb,2014FireControl&CommandControl2014年2月文章编号:1002—0640(2014)02—0016—05米一种新型动态贝叶斯网络及其在威胁评估中的应用刘振,彭军,胡云安(海军航空工程学院,山东烟台264001)摘要:针对利用基本贝叶斯网络进行威胁评估时的不足,提出利用变结构区间概率动态贝叶斯网络(VSIP—DBN)进行威胁评估。对所提出的VSIP—DBN给出了其推理算法。在充分考虑目标的空战态势及空战能力下,建立了威胁评估的VSIP—DBN模型。将观测到的
2、数据利用VSIP—DBN推理算法进行推理,推理结果就是目标的威胁等级。以往的威胁评估需要精确获得目标的模型参数和观测数据,通过仿真对比分析,利用VSIP—DBN建立的威胁评估模型不需要精确给出模型参数,即使出现观测数据的误差,仍能准确评估出目标的威胁程度。关键词:威胁评估,区间概率,动态贝叶斯网络中图分类号:TP15;E955文献标识码:AANewKindDynamicBayesianNetworkandApplicationtoThreatlAssessmentLIUZhen.PENGJun。HUYun—an(Nova/Aeronautic
3、a/andAstronautica/University,Yantai264001,China)Abstract:AimingattheshortcomingoftraditionalBayesiannetworkthatusedtothreatassessment.anewthreatassessmentmethodbasedonvaried—structureintervalprobabilityDBN(VSIP-DBN)isproposed.ThebasicideaanddefinitionofVSIP—DBNisproposed,th
4、einferencealgorithmiSalsogiven.ThethreatassessmentVSIP—DBNmodelcanbeconstructedinviewoftheaircombatsituationandaircombatcapability.TheobservationdatacanbeusedtoinferusingtheVSIP—DBNinferencealgorithms,andtheinferenceresultiSiustthethreatleve1.Theformermethodsofthreatassessm
5、entmustgettheaccurateobservationdataofthetargetandtheaccuratemodelparameter,thesimulationresultsshowthatthethreatassessmentmodelbasedonVSIP-DBNcangetthethreatlevelevenwithinaccuratemodelparameterandincidentalobservationerror.Keywords:threatassessment,intervalprobability,dyn
6、amicBayesiannetwork士态贝叶斯网络进行威胁评估将更符合实际的作战口情形。通过对传统贝叶斯网络的研究,其采用的威胁评估本质含义就是在态势评估的基础上,参数一般为精确的点概率,若点概率的参数出现一确定整个战场目标的威胁度[]。如果时间片已经定误差,将会导致评估结果出现错误。给出,则此时的动态贝叶斯网络(DynamicBayesian为了获得与实际情形更一致的威胁评估结果,Network,DBN)其结构形式也将会固定。但对于威胁本文提出了利用变结构区间概率动态贝叶斯网络评估问题来说,在不同的时间范围内影响威胁等级(Varied—S
7、tructureIntervalProbabilityDBN,VSIP-DBN)的因素可能会发生改变,因此,结构发生变化的动进行威胁评估的方法,给出了VSIP—DBN的定义以收稿日期:2013—01—18修回日期:2013—03—27:I:基金项目:国家自然科学基金资助项目(61174031,607()4090)作者简介:刘振(1983一),男,山东临沂人,博士生。研究方向:智能控制方法及其在火控中的应用。刘振,等:一种新型动态贝叶斯网络及其在威胁评估中的应用(总第39—0201)及推理算法,并进行了仿真分析,证明了本文提出1.2VSIP—D
8、BN的推理算法的方法可以获得当前战场环境中目标的威胁等级。以图1为例,对所提出的VSIP—DBN推理算法进行说明。对于某一个VSIP—DBN,对于一个具有1变结构区
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